AI Generatif untuk Pemula

 (microsoft.github.io)
1 poin oleh GN⁺ 2023-11-25 | 1 komentar | Bagikan ke WhatsApp
  • Ini adalah kursus pengantar yang disusun dalam 21 pelajaran oleh Microsoft Cloud Advocates agar developer yang baru pertama kali membuat aplikasi AI generatif dapat mengikuti dari konsep hingga implementasi
  • Pelajaran dibagi menjadi Learn yang berfokus pada teori dan Build yang mencakup contoh kode; jika memungkinkan, contoh Python dan TypeScript disediakan bersama
  • Praktik dapat dijalankan dengan salah satu dari Azure OpenAI Service, GitHub Marketplace Model Catalog, atau OpenAI API, sehingga pilihan lingkungan belajar cukup luas
  • Setiap pelajaran terdiri dari pengantar video singkat, dokumen README, contoh kode, dan tautan pembelajaran lanjutan, sehingga mudah dipelajari secara mandiri
  • Menyediakan terjemahan dalam lebih dari 50 bahasa, tetapi ukuran clone lokal bisa membesar; untuk mengecualikan file terjemahan, penggunaan sparse checkout dapat berguna

Kursus pengantar yang terdiri dari 21 pelajaran

  • Generative AI for Beginners adalah kursus pengantar aplikasi AI generatif yang dibuat oleh Microsoft Cloud Advocates
  • Terdiri dari total 21 pelajaran, dan setiap pelajaran membahas topik mandiri sehingga Anda dapat mulai dari bagian yang diinginkan
  • Jenis pelajaran dibagi menjadi dua
    • Learn: menjelaskan konsep AI generatif
    • Build: membahas konsep bersama contoh kode
  • Jika memungkinkan, contoh kode Python dan TypeScript disediakan
  • Developer .NET dapat merujuk ke Generative AI for Beginners (.NET Edition)
  • Setiap pelajaran mencakup bagian Keep Learning yang mengumpulkan materi pembelajaran tambahan

Persiapan untuk praktik

  • Untuk menjalankan kode kursus, Anda dapat menggunakan salah satu dari berikut ini
  • Pengetahuan dasar Python atau TypeScript akan membantu proses belajar
  • Untuk melakukan fork seluruh repositori ke akun sendiri, diperlukan akun GitHub
  • Pengaturan lingkungan pengembangan dibahas dalam pelajaran Course Setup

Dukungan terjemahan dan optimasi clone lokal

  • Kursus ini mencakup terjemahan dalam lebih dari 50 bahasa, serta menyediakan terjemahan yang dijaga tetap mutakhir secara otomatis melalui GitHub Action
  • Daftar bahasa yang didukung mencakup berbagai bahasa seperti Arabic, Chinese, French, German, Hindi, Japanese, Korean, Spanish, Vietnamese, dan lainnya
  • Ukuran unduhan repositori dapat membesar karena file terjemahan
  • Untuk clone dengan cepat tanpa terjemahan, Anda dapat mengecualikan translations dan translated_images dengan sparse checkout
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners.git
cd generative-ai-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

Struktur dasar pelajaran

  • Setiap pelajaran mencakup elemen berikut
    • Pengantar video singkat tentang topik
    • Pelajaran berbentuk dokumen berbasis README
    • Contoh kode Python dan TypeScript yang mendukung Azure OpenAI dan OpenAI API
    • Tautan sumber daya untuk melanjutkan pembelajaran tambahan

Alur lengkap pelajaran

Materi tambahan dan jalur partisipasi

Bacaan terkait

1 komentar

 
GN⁺ 2023-11-25
Komentar Hacker News

  • Ingin tahu rekomendasi kuliah atau buku yang membahas bukan cara menggunakan AI generatif, melainkan bagaimana cara kerjanya sebenarnya

  • Ingin tahu apakah ada jalur belajar untuk orang yang belum pernah menyentuh AI/ML sama sekali
    Ketika bertanya ke ChatGPT, jawabannya menyarankan mulai dari aljabar linear, lalu kalkulus, probabilitas dan statistika; tahap 2 dasar-dasar machine learning; tahap 3 deep learning dan neural network
    Tidak yakin seberapa tepat saran itu, dan penanyanya adalah seorang software developer

    • Itu bukan jalur yang tepat untuk belajar dasar-dasar deep learning
      Cukup ambil kursus Coursera Intro to Machine Learning dan Deep Learning dari Andrew Ng
      Katanya 『Deep Learning』 oleh Goodfellow dkk. juga cukup bagus, meski belum pernah membacanya sendiri
      Kalau mengulang seluruh materi kalkulus standar atau aljabar linear, itu akan membuang waktu
      Lebih baik pelajari hanya matematika yang relevan yang diajarkan di bagian awal kursus AI atau buku deep learning, lalu lewati 90% materi pengantar yang tidak terkait
      Ini dari orang yang sekitar 10 tahun lalu pernah membangun neural network sendiri dari nol
    • Saya jauh lebih suka aljabar linear dibanding kalkulus, tetapi untuk benar-benar mencerna kuliah aljabar linear yang baik, rasanya tetap perlu tingkat kematangan matematika tertentu yang biasanya ditempa lewat kalkulus
      Kalau paham kalkulus, kita bisa masuk ke teori aproksimasi seperti aproksimasi Padé, yang merupakan bidang indah tempat kalkulus dan aljabar linear bertemu
      Bagaimanapun juga, 『Schaum's Outline of Linear Algebra』 mungkin adalah buku aljabar linear terbaik yang pernah saya baca, dan sedikit menyentuh juga beberapa bagian aljabar abstrak
    • Sangat bergantung pada apa yang sebenarnya ingin dilakukan
      1. Menggunakan model yang sudah ada: cara termudah biasanya layanan web berbayar, sedangkan jalur yang lebih sulit adalah instalasi lokal dan butuh komputer yang bagus
      2. Memahami bagaimana model bekerja
      3. Memahami secara umum ke mana arah perkembangan ini
      4. Mampu melatih atau fine-tune model yang sudah ada
        4.1 Membuat framework untuk menghasilkan model
        4.2 Membuat framework untuk testing, training, inferensi, dan sebagainya
      5. Mendesain model: sangat berbeda tergantung bidangnya, jadi kalau ingin mendalami harus spesialisasi
      6. Akhirnya membuat AGI
        Masing-masing membutuhkan kemampuan yang berbeda
        Ada yang cukup dengan mengikuti berita, ada yang butuh kemampuan coding, dan ada juga yang lebih menuntut teori atau filsafat
        Tidak mungkin punya semuanya, tetapi bahkan tanpa kemampuan terkait sama sekali pun, empat yang pertama kurang lebih masih bisa dicapai
        Tentu saja jalur termudah adalah menjadi “pakar” etika
    • Tergantung apakah ingin menggunakan atau ingin membangun
      Jika yang kedua, saran ChatGPT itu titik awal yang baik; jika yang pertama, kursus seperti ini adalah awal yang bagus
    • Merekomendasikan kuliah zero to hero dari Andrej Karpathy
      Sangat bagus, terdiri dari 8 video kuliah, dan bisa diikuti langsung di Jupyter notebook sendiri
      Setiap kuliah berdurasi sekitar 1–2 jam

  • Melihat kecepatan perkembangan dan laju eksplorasi paradigma baru, kursus ini tampaknya akan cepat usang
    Saya belajar AI generatif 2 tahun lalu, dan semua alat yang dipakai saat itu sekarang sudah ketinggalan zaman

  • Ingin tahu apakah ada yang mirip juga di sisi open source

  • Terlihat seperti marketing Azure, jadi kurang menarik

  • Jika mencari panduan praktis tentang cara menggunakan LLM, sangat merekomendasikan "Hackers Guide to language models" dari Jeremy Howard
    Ini video 1,5 jam yang penuh informasi praktis: https://youtu.be/jkrNMKz9pWU

  • Sepertinya ini membutuhkan akses Azure OpenAI, yang kemungkinan tidak bisa didapat pengguna perorangan dan hanya dibuka untuk sebagian pelanggan enterprise

  • Terlalu terasa seperti materi marketing, jadi kurang paham kenapa ini diposting di sini

    • Saya tidak tahu bagian mana yang terasa seperti marketing
      Saya melihat sekilas isinya, dan bagi teknisi yang baru ingin masuk ke teknologi ini, isinya tampak cukup komprehensif